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  • 文章介绍
  • 课程目录:

    1-1课程介绍
    1-2代码与项目介绍
    2-1图像卷积
    2-2卷积和步长的巧妙配合
    2-3人工卷积核产生的效果
    2-4Yolov4里的卷积例子
    2-5最大池化操作
    2-6全连接层讲解
    2-7卷积神经网络VGG16_01
    2-8卷积神经网络VGG16_02
    2-13YOLOV4里的one-hot编码
    2-14softmax原理和计算
    2-15sigmod和代替softmax
    2-16BN操作01
    2-17BN操作02
    2-18激活函数原理和作用
    2-91X1卷积核的用处01
    2-101X1卷积核的用处02
    2-111X1卷积核的用处03
    2-121X1卷积核的用处04(yolo中的1X1预测思想)
    3-1YOLOV3网络结构回顾01
    3-2YOLOV3网络结构回顾02
    3-3YOLOV3网络结构回顾03
    3-4强大的模型可视化工具netron
    3-5YOLOV4网络结构backbone
    3-6YOLOV4网络结构Neck
    3-7YOLO网格思想
    3-8先验框anchors原理
    3-9头部DECODE
    3-10YOLO头部总结
    3-11从零写代码backbone构建01
    3-12从零写代码backbone构建02
    3-13从零写代码Neck构建01
    3-14从零写代码Neck构建02
    3-15从零写代码头部Decode01
    3-16从零写代码头部Decode02
    3-17代码解读模型推断部分
    3-18代码解读使用yolo.cfg解析方式构造网络01
    3-19代码解读使用yolo.cfg解析方式构造网络02
    4-1模型训练超参部分讲解
    4-2训练整体流程
    4-3模型训练build_target原理解析01
    4-4模型训练build_target原理解析02
    4-5模型训练build_target原理解析03
    4-6损失函数原理解析01
    4-7损失函数原理解析02
    4-8从零写代码build_target训练核心函数01
    4-9从零写代码build_target训练核心函数02
    4-10从零写代码build_target训练核心函数03
    4-11从零写代码训练部分基础函数
    4-12从零写代码CIOU计算
    4-13从零写代码损失函数计算
    4-14代码解读基于PyTorch的模型训练01
    4-15代码解读基于PyTorch的模型训练02
    4-16代码解读基于PyTorch的模型训练03
    5-1项目实战总体介绍
    5-2权重裁剪技巧(模型训练必备知识)
    5-3代码实战pytorch权重裁剪01
    5-4代码实战pytorch权重裁剪02
    5-5代码实战训练数据集制作
    5-6tensorboardX训练可视化工具使用
    5-7map和准确召回率计算工具使用
    5-8项目效果展示
    5-9YOLOV4调参总结

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    就爱看 » 项目-YOLO-V4基于PyTorch从零复现(与行人车辆检测实战)目标检测

    常见问题FAQ

    视频课程的格式是什么
    视频不加密,网盘在线学习,课程免费更新,持续更新
    怎么发货?
    自动发货,提供百度云链接和提取码【如失效点击网站右侧联系客服】】
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